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Fluentd 2013年開発・状況まとめ / 2014年に向けて ワイワイ!Fluentd Advent Calendar 2日目担当の @kzk_mover です。このエントリでは2013年 Fluentd の開発・コミュニティの状況まとめをお届けします。 2013年開発まとめFluentdコア自体は2013年、191 commit (そのうち @repeatedly が 84 commit)。ドキュメントの方は326 commitあります。コア以外にも、2012年年末に約70だったプラグイン数は、2013年12月1日現在に約3倍の206個となっています。 Fluentdのコア自体は10回リリースされ、td-agentは6回リリースされています。大体Fluentdが月1回、td-agentが月に2回の計算になります。また、@repeatedlyがTD社に入社し、td-agentのメンテ
はじめに Fluentdは、ログを収集し格納するためのログ収集基盤ソフトウェアです。Fluentdにインプットされた、すべてのログをJSONに変換し、アウトプットします。インプットとアウトプットはモジュール化されており、モジュールを追加することでインプット元とアウトプット先を追加できるようになっています。 Fluentdは急速に知名度を高め、多くのWebサービス会社で実際に使用されるようになりました。従来のログが抱えていた問題も、Fluentdが適切な解決策となっていると認知され、かつ簡単に導入・スモールスタートできるミドルウェアであったことが大きかったと思います。 本稿では、Fluentdの簡単な仕組みと導入方法、シンプルな動作事例について紹介します。 対象読者 システム管理者 データサイエンティスト 必要な環境 UNIX系OS Ruby 1.9 ログを出力する理由 システム運用を始める
ログは、システムの障害解析(デバッグ)や運用モニタリングに使うことを想定して、コンピュータに発生したイベントの履歴を時系列に沿ってファイルに出力したものである。有用なデータではあるが、扱いにくい面がある。そのため、複数のログを突き合わせて分析するといった活用が難しく、従来はもっぱら一つのログを単独で利用するにとどまるケースが多かった。 扱いにくい面とは、例えば「ログを一括して処理するには対象ログを各サーバーから収集しなければならない」「ログはサイズが大きくなりがちなので収集する場合は一部を抜き出すなどの加工が必要」といったことである。ログに新たなデータが書き込まれた際に、それを即座に取り出す手段が用意されていないこともそうだ。 こうしたログの扱いにくさは、「ログ収集基盤」と呼ばれるソフトウエアを使うことで克服可能である。ログ収集基盤は、複数のログを結び付けて分析する際などに必要な、対象ログ
最近 fluentd というツールのことがたいへんよく話題に上がっており、かく言う自分もささやかながら使用している身なのだが、それはそれとして比較対象に上がってくるツールに scribed というものがある。これがどういうものなのか、話には聞いていてもよくは知らないという人が多いようなので、これもささやかながら触ってみている自分としてはここらで一度まとめておかねばなるまい、と思った次第である。 日本全国に10人くらいはいるかもしれない scribed のヘビーユーザ各位に捧げる。 なお記憶と経験だけを頼りに書き殴るので、意思決定の重要な局面とかで「これこれこういうブログにたごもりすなる者がこのようなことを書き残しており」などと引用するのはくれぐれも避けていただきたい。 また途中から思いっきりビール飲みながら書いたので文章自体の品質にも問題のある可能性がある。 そも scribed とは何か
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